熊貓：根據不同的行值刪除行

Question

我有一個熊貓數據框，上面有關於賽道及其匹配方式的信息。 有很多列，但我想根據這些列刪除行：

     ID          Hard_Match  Soft_Match
75   205487000      False       True
91   205487000      False       True
47   205487000       True      False
0    209845000       True      False
62   210842000       True      False
81   212085000      False       True
96   229132000      False      False
90   229550000      False      False
66   229758000       True      False

如果要刪除“軟匹配”行（如果存在具有相同ID的“硬匹配”行）：

for each row in dataframe:
    if row[hardmatched] == True somewhere else:
       remove row
    else:
       keep row

因此，在上述示例中，將在索引91和75中刪除205487000，並保留在索引47中。

Answer 1

IIUC然后執行您想要的操作：

In [112]:
ids = df.loc[df['Soft_Match'] == True, 'ID'].unique()
ids

Out[112]:
array([205487000, 212085000], dtype=int64)

In [113]:    
hard_matches = df.loc[(df['Hard_Match'] == True) & df['ID'].isin(ids), 'ID']
hard_matches

Out[113]:
47    205487000
Name: ID, dtype: int64

In [116]:
df.loc[~((df['ID'].isin(hard_matches)) & (df['Hard_Match'] == False))]

Out[116]:
           ID Hard_Match Soft_Match
47  205487000       True      False
0   209845000       True      False
62  210842000       True      False
81  212085000      False       True
96  229132000      False      False
90  229550000      False      False
66  229758000       True      False

因此，這首先查找“ Soft_Match”為True時的ID，然后找到“ Hard_Match”為True且ID與這些ID匹配的位置，然后過濾出ID匹配且“ Hard_Match”為False